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ウェイブは、LINGO-1という新しいAIモデルを開発しましたこのモデルは、運転シーンにコメントをすることができ、質問に対しても回答することができます

検出と診断は、車両の運用効率、安全性、安定性を改善するために不可欠です。近年、利用可能な車両データを使用して車両診断プロセスを改善するためのデータ駆動型の手法について、さまざまな研究が行われており、さまざまなデータ駆動型の手法が顧客サービスエージェントのインタラクションを向上させるために使用されています。自然言語は、自律走行システムにおいて人間との車両間相互作用や歩行者や他の道路利用者との車両間コミュニケーションにおいて重要な役割を果たします。安全性、ユーザーエクスペリエンス、人間と自律システムの効果的な相互作用を確保するために必要です。設計は明確で、文脈を理解しやすく、ユーザーフレンドリーである必要があります。自動運転技術企業「Wayve」は機械学習を使用して自動運転の課題を解決し、高度な詳細な地図やプログラムされたルールを必要とする高価かつ複雑なロボットスタックの必要性を排除しています。彼らはオープンループドライブコメンテータ「LINGO – 1」を立ち上げました。この技術は、明示的なプログラミングなしでどんな環境や新しい場所でも経験から学習して運転することができます。 LINGO-1は、使用者が選択肢を問いただし、シーンの理解と意思決定に対する洞察を得ることで、有意義な対話に参加することができます。さまざまな運転シーンに関する質問に答えたり、運転の意思決定に影響を与えた要因を明確にしたりすることができます。乗客と自動車の間のこのユニークな対話は透明性を高め、人々がこれらのシステムを理解し信頼するのを容易にすることができます。 LINGO-1は、カメラやレーダーからのデータ入力をハンドル操作や減速などの運転出力に変換することができます。ニューラルネットワークの意思決定は、パフォーマンスに対して徹底的にテストされ、堅牢に統合されて使用者の安全性を確保します。LINGO-1は、イギリス中を走行しながらエキスパートドライバーのコメントを収集した画像、言語、アクションデータを組み込んだスケーラブルで多様なデータセットで訓練されています。 LINGO-1は、信号待ちでの減速、車線変更、交差点での他の車両の接近による停止、他の道路利用者の選択した行動の分析など、さまざまな活動を行うことができます。人間レベルのパフォーマンスと比較して、LINGO-1は60％の正確さです。その結果は、認識や質問応答の能力、運転スキルなどを測定したベンチマークに基づいています。 LINGO-1には、モデルの能力を向上させるフィードバックメカニズムもあります。運転教官が学生ドライバーを指導するように、修正指示やユーザーフィードバックは、モデルの理解力や意思決定プロセスを時間とともに磨くことができます。最後に、自然言語を使用して基礎となる運転モデルの学習と説明可能性を向上させるための重要な第一歩となります。

「Huggy Lingo：Hugging Face Hubで言語メタデータを改善するための機械学習の利用」

Huggy Lingo: Hugging Face Hubで言語メタデータを改善するために機械学習を使用する要約: 私たちは機械学習を使用して、言語メタデータのないHubデータセットの言語を検出し、このメタデータを追加するために司書ボットがプルリクエストを行っています。 Hugging Face Hubは、コミュニティが機械学習モデル、データセット、アプリケーションを共有するリポジトリとなっています。データセットの数が増えるにつれて、メタデータは自分のユースケースに適したリソースを見つけるための重要なツールとなっています。このブログ投稿では、Hugging Face Hubでホストされるデータセットのメタデータを改善するために機械学習を使用したいくつかの初期実験を共有します。 Hub上のデータセットの言語メタデータ Hugging Face Hubには現在約50,000の公開データセットがあります。データセットで使用される言語に関するメタデータは、データセットカードの先頭にあるYAMLフィールドを使用して指定することができます。すべての公開データセットは、メタデータ内の言語タグを使用して1,716の一意の言語を指定しています。ただし、指定される言語のいくつかは、異なる方法で指定されることになります。たとえば、IMDBデータセットでは、YAMLメタデータにen（英語を示す）が指定されています。 IMDBデータセットのYAMLメタデータのセクション英語がHub上のデータセットで遥かに最も一般的な言語であることは驚くべきことではありません。Hub上のデータセットの約19%が言語をenとしてリストしています（enのバリエーションを含めない場合であり、実際の割合はおそらくはるかに高いでしょう）。 Hugging Face Hub上のデータセットの頻度とパーセンテージ頻度英語を除外した場合、言語の分布はどのようになりますか？いくつかの支配的な言語のグループがあり、その後は言語が出現する頻度が比較的滑らかに減少していることがわかります。…

ウェアラブルフィットネストラッカー：早期疾患の検出の可能性を開く

消費者向けと医療用のウェアラブルが融合のばしょにあるかもしれませんか？ウェアラブルが融合して、より価値のあるものになるかもしれません

「ウェアラブルデータによるコロナ感染予測」

消費者用ウェアラブルデバイスと医療用ウェアラブルデバイスの収斂は近いのか？

「ビジネスにスピーチAIを導入する際に考慮すべき5つのポイント」

「退屈な仕事が働く時間の60〜70％を消し去るという世界を想像してくださいMcKinseyの報告によると、自然言語理解の進化により、生成AIがこの夢をすぐに現実化する可能性がありますそれには驚くべきことではありません伝統的な業界でも、ますます多くの企業がこれに取り組んでいるからです...」

「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

「AppleとGoogle、ChatGPTを年間アプリに見落とす」

驚くべき事態の中、テックジャイアントのAppleとGoogleは通常のパターンから逸脱し、それぞれの「年間最優秀アプリ」を選びました。ハイキングやバイキングの相棒であるAllTrailsが、AppleのiPhone年間最優秀アプリに輝きましたが、Google Playは教育アプリのImprint: Learn Visuallyを最優秀アプリに選びました。両プラットフォームで唯一無二の選択となったのは、年間最優秀ゲームとして選ばれたHonkai: Star Railです。ただし、歴史上最も急成長した消費者向けアプリであるChatGPTが注目を浴びることはありませんでした。異例の選択 Appleの異例の選考プロセスからは、新しいまたは技術的に革新的なアプリをクローズアップするのではなく、（優れたモバイルコンパニオンとしての）確立した存在の言語学習アプリDuolingoや旅行アプリFlightyなどの有力候補が含まれていることがわかります。この動きは、確立されたモバイルコンパニオンの認識に移行していることを示しています。 AppleがAIカテゴリーを無視 Appleは、ChatGPTやその仲間たちの驚異的な成功にもかかわらず、今年の最優秀アプリにはAIカテゴリーのアプリを一つも認めませんでした。ChatGPTは、ローンチ後間もなくして1億人のユーザーに到達するなど、最速で成長する消費者向けアプリとして記録を打ち立てました。後にInstagram Threadsがこの記録を超えましたが、ChatGPTのアクティブなユーザーベースはまだ大きなものです。AIカテゴリーを回避する決定には、Appleの戦略的な選択についての疑問が投げかけられます。 Googleのマルチデバイスの焦点一方、Googleは異なるアプローチを取り、非スマートフォンアプリの発見を促進する取り組みに合致する「マルチデバイス」をクローズアップしました。Spotifyが最優秀マルチデバイスアプリの称号を獲得しましたが、最近のPlayストアの手数料を迂回するためにGoogleとの特別な取り決めが明らかになったことからも、注目を浴びました。最優秀アプリにChatGPTが選ばれなかったにもかかわらず、ユーザーたちは自分たちの選択を声に出し、それを「ユーザーが選んだ年間最優秀アプリ」としました。ChatGPTはユーザーの選択カテゴリーで勝利を収めましたが、元Googleの研究者たちはキャラクターAIでAIカテゴリーのトップに輝きました。私たちの意見 AppleとGoogleの選択が業界の観察者を惑わすかもしれませんが、選考のダイナミクスは常に消費者の嗜好や市場トレンドの絶え間ない変化を反映しているのです。AIの世界で巨大な存在であるChatGPTが見落とされたことは、予想される進路から意図的に逸脱していることを示唆しています。AIの進歩が支配する時代においては、来年の「年間最優秀アプリ」が人工知能の変革力をよりよく反映することでしょう。

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